MENU

| BR

Campus

Cursos

Programas Executivos

Programas Executivos

Paises

Modelos de classificação: entenda como funciona o aprendizado de máquina

Modelos de classificação: entenda como funciona o aprendizado de máquina
#Dados
14 de janeiro - min de leitura

Descubra o que são os modelos de classificação e como eles podem ser a chave no aprendizado de máquina


Olá, meu nome é Rudiney. Sou professor do curso de Data Science na Digital House Brasil e eu estou aqui pra falar sobre modelos de classificação em Data Science. 

O que são modelos de classificação?

Modelos de classificação são um ramo de aplicação do aprendizado de máquina, no campo da ciência de dados. Resumidamente, os modelos de classificação têm o propósito de classificar características de um sistema de dados, de modo a associar um conjunto de observações sob a mesma caracterização. Para entendermos melhor o ramo da classificação, vamos voltar alguns passos e relembrar o conceito de aprendizado de máquina. 

Ramificações do campo de aprendizado de máquina


O aprendizado de máquina é o processo de criação de modelos que podem realizar uma certa tarefa sem a necessidade de que um humano a tenha programado para isso. De forma geral, como pode ser visto na figura acima, podemos reduzir o universo do aprendizado de máquina em três grandes vertentes: 

Aprendizado por reforço

O aprendizado por reforço, em que um agente interage com um ambiente através da troca simultânea de sinais, com o agente enviando um informação sobre uma ação e o ambiente enviando informação sobre um estado, submetido à ação do agente. O agente pode receber recompensas por uma determinada ação, submetido à ação do ambiente. O aprendizado por reforço endereça essa relação de ação e recompensa, estudando como os agentes de um software devem tomar ações em um ambiente, de modo a maximizar o conceito de recompensa cumulativa. Ele é encontrado na inteligência artificial, robótica e jogos.

Aprendizado não supervisionado

O aprendizado não supervisionado envolve a posse de um dataset e a aplicação de técnicas estatísticas e de aprendizado de máquina para extrair uma estrutura dos dados e a relação entre os atributos. O aprendizado não supervisionado procura padrões nos dados e por não haverem rótulos (ou os valores a serem previstos pelo modelo), usados no treinamento dos modelos supervisionados, é preciso adotar outras técnicas de aprendizagem para realizar previsões. Ele pode ser encontrado em segmentação de clientes e sistemas de recomendação, mas também em nossos bebês que aprendem sem supervisão quando nos observam e imitam nossa ações. 

Aprendizado supervisionado

O aprendizado supervisionado é aquele em que há à disposição uma lista de rótulos da variável resposta, observações com resultado conhecido, que podem treinar o modelo e permiti-lo fazer previsões. O aprendizado supervisionado se divide em duas categorias. A seguir vemos a ramificação em dois tipos, os modelos de classificação e os de regressão.


Ramificações do subcampo de aprendizado supervisionado


Como visto na figura acima, temos as regressões, usadas para estimativas e previsões numéricas, como a de preços em mercados imobiliários ou a quantidade de um item de vestuário a ser produzido. Temos também os modelos de classificação (supervisionados), o tema central desse texto, que veremos em detalhes a seguir.

Como funciona aprendizado de máquina?

Vamos então iniciar nossa discussão sobre alguns dos mais conhecidos modelos de aprendizado supervisionado de máquinas classificadoras. Os modelos de classificação são do tipo supervisionado e predizem resultados de tipo classe. Isso significa que um modelo de classificação vai prever qualquer tipo de categoria, ou classe, tal como tipo de objeto ou classificação. 

Pode ser um tipo de fruta (como pêras ou maçãs), pode ser um diagnóstico médico (como para tumores malignos ou benignos), pode ser a avaliação de uma operação de crédito (como fraude ou não fraude).

Um modelo de classificação usa atributos de um indivíduo (ou grupo de indivíduos) ou entidade para prever a classe desse indivíduo ou entidade. Suponha que trabalhe em uma empresa de entrega de hortifrúti e queira desenvolver um modelo que reconheça um tipo de fruta, entre uma maçã, ou uma banana, ou uma laranja, ou um abacaxi. Baseando-se nos atributos de forma, dimensões, cor e peso, você tenta predizer a chance de uma fruta ser classificada com cada um dos rótulos descritos acima, diferenciando uma fruta da outra com base na combinação de seus atributos. 

Diz-se que o modelo aprende que algumas combinações de atributos pertencem a classes ou categorias específicas da amostra. O modelo entende que a uma determinada combinação média de atributos será dado uma classificação de sua categoria, uma outra combinação média desses atributos será interpretada com uma classificação em uma categoria diferente e assim por diante. Os rótulos utilizados para a classificação podem ser binários, como positivo (+) e negativo (-), sim ou não, verdadeiro ou falso, presente ou não presente. Os rótulos também podem conter múltiplas classes, como iniciante, intermediário ou avançado. Ou como laranja, maçã e banana.

Quer saber mais sobre árvores de decisão? 

 Muitos são os modelos propostos para a tarefa de classificação que apresentam diferentes abordagens. Assim, essa será uma série discutindo alguns modelos de classificação. Falaremos das Árvores de Decisão, as Decision Trees, que são um sistema de suporte à decisão que utilizam modelos que copiam as ramificações de árvores para expressar o processo de tomada de decisão e suas consequências. Utilizando declarações de controle condicional, o modelo tenta prever resultados de eventos, custo de recursos e utilidade, entre outros. 

Falaremos também do Naïve Bayes, um classificador probabilístico, que tira proveito do teorema proposto por Thomas Bayes (1701 - 1761), que descreve a probabilidade de um evento ocorrer com base no conhecimento prévio das condições que podem estar relacionadas a esse evento. 

E por fim, discutiremos ainda sobre Máquinas de vetores de Suporte, que representam as observações do dataset como pontos no espaço, de modo que as categorias de observações sejam separadas por um hiato espacial (o mais amplo possível) não populado por pontos. Assim novas observações podem ser mapeadas naquele espaço e previsões de classificação dessas observações de um lado da divisão ou outro, podem ser realizadas.

Assim, nos vemos em breve :) 

Quer estudar Data Science na prática? 

O melhor jeito de aprender é fazendo! No curso para se tornar cientista de dados da DH, você tem aulas ao vivo com professores que estão no mercado. Que tal baixar o programa do curso e ver a infinidade de temas que você pode começar a estudar?

Não deixe de conferir também nossa biblioteca de conteúdo e o Blog DH, com diversos outros artigos e materiais interessantes sobre tecnologia.

Vem ler mais artigos sobre dados:

+ Conheça as tendências digitais para 2021

+ Como escolher sua carreira na área de dados

+ Como implementar uma cultura de dados

E aí, já segue a gente no Twitter? Vem pra rede, vamos conversar sobre habilidades digitais! ;) 

Outras notícias

Valor de marca: o que é e qual a sua relação com o marketing digital? img
#Marketing

Valor de marca: o que é e qual a sua relação com o marketing digital?

No mercado, dentre as inúmeras opções de marcas, existem produtos que, apesar de possuírem a mesma função e serem semelhantes, são mais caros do que o outro e, mesmo assim, possuem clientes fiéis. Você já deve estar acostumado com essa situação. Mas você já refletiu o porquê disso? Neste contexto, vamos falar sobre o valor de marca e como ela se aplica no dia a dia.Este é um dos principais objetivos das estratégias de marketing digital das empresas, ou seja, fazer com que sua imagem se desenvolva de maneira que as pessoas se interessem por ela, além dos próprios produtos. Continue acompanhando este artigo para entender essa dinâmica de maneira clara.O que é valor de marca?Quando falamos sobre o termo, também conhecido como brand equity, em inglês, estamos falando sobre a relação do valor de produtos e/ou serviços com a força que a marca possui no mercado de consumo.Isso quer dizer que a imagem dela é reconhecida pelas pessoas, tanto pela eficiência quanto a boa experiência de tudo que oferece, sua história, status, percepções de mercado e/ou valores emocionais que variam para cada pessoa.Muitos fatores podem contribuir para a construção de uma boa imagem, como a qualidade, ponto de venda, conteúdos em seus diferentes canais, site, embalagem, psicologia das cores, identidade corporativa, entre outros.Sendo assim, construir um valor de marca é importante para qualquer organização que queira se manter firme em um mercado tão competitivo.Valor de marca no marketing digitalNo marketing digital, o valor de marca é uma estratégia essencial para as empresas. Não é nenhuma novidade que, nos últimos anos, tanto as organizações quanto as pessoas passaram a migrar para a internet, adquirindo novos comportamentos e hábitos de consumo, onde se inclui a aquisição de novas informações e entretenimento nesse meio digital.Para se ter uma ideia, dados mostram que 74% dos consumidores brasileiros fazem diferentes pesquisas nas redes sociais a respeito dos produtos que querem comprar. Além disso, ainda na mesma fonte, consta que 86% dos brasileiros são adeptos ao consumo online.Tudo isso foi impulsionado ainda mais com a pandemia, marcando uma tendência de consumo que se manterá mesmo com a normalização das atividades e o fim do isolamento social das pessoas. Isso nos leva a entender que a presença online não é mais um diferencial para as marcas do mercado, mas, sim, um fator de sobrevivência no meio de tantas opções.É por isso que gerar valor de marca acaba sendo um objetivo presente no marketing digital, podendo ser notado de diferentes formas, seja em um conteúdo, nas campanhas, entre outras ações e opções existentes dentro da área, atraindo leads e aumentando as vendas.Você possui interesse em ingressar nessa área profissionalmente e colocar todas essas ações em prática? Na Digital House, temos o curso de Marketing Digital, onde o aluno é capacitado a dominar as principais ferramentas e estratégias do mercado atual, podendo gerar valor para diferentes empresas.As aulas são online, 100% ao vivo e ministradas por especialistas da área, que estão no mercado. Inscreva-se agora mesmo e garanta o seu futuro profissional!Qual a diferença entre branding e brand equity?O branding é um termo que vem se tornando cada vez mais conhecido dentro do mercado. Em resumo, trata-se da gestão de marca, ou seja, é o desenvolvimento e a implantação de diferentes trabalhos, estratégias de posicionamento para desenvolver a imagem de uma empresa no mercado.Com isso, podemos entender que o objetivo final do branding é gerar brand equity ou valor de marca, como também é conhecido. Vamos pensar como isso funciona na prática? Imagine, por exemplo, uma camiseta lisa, sem nenhum símbolo ou logo visível. Agora pense também na mesma camiseta com o logotipo da Gucci. Isso mostra o poder de determinadas empresas e é isto que o marketing digital considera como valor de marca.É através disso que as pessoas avaliam o preço, relevância, suas emoções com uma empresa, fidelidade e autoridade, ou seja, pontos muito importantes dentro do branding.Exemplos de valor de marca no mercadoNós acabamos de colocar um exemplo sobre como o valor de marca pode fazer a diferença para uma empresa. Neste contexto, aprender com as grandes organizações a utilizar o seu valor para impactar o mercado e garantir o sucesso dos seus produtos é algo essencial para qualquer negócio.Sendo assim, separamos mais três marcas que possuem grande crescimento e relevância dentro de seus setores. Confira:AppleEssa poderosa corporação é um dos maiores exemplos de como o valor de marca faz toda a diferença. Já parou para pensar na quantidade de pessoas que fazem filas nas portas das lojas quando há o lançamento de um novo modelo da empresa?Algumas vezes, as especificações técnicas de seus produtos nem sempre são melhores do que de seus concorrentes. Mas, mesmo assim, a Apple consegue se consagrar no mercado através de diversos diferenciais, como seu próprio design, atraindo uma legião de fãs.Quando você compra um de seus produtos, você não está comprando um smartphone, por exemplo, mas sim um iPhone. Quem o adquire possui a sensação de pertencer a um grupo seleto de pessoas.HavaianasNo Brasil, a empresa é um dos maiores exemplos de brand equity no mercado. A marca possui um reconhecimento tão grande, que muitos dos seus produtos são referidos pelo próprio nome Havaianas, ao invés de dizer o objeto em si.Um ponto interessante é que muitas das campanhas de marketing digital da organização possuem um toque humorístico. Isso contribuiu muito para desenvolver uma identificação com seus consumidores, gerando mais valor no mercado.Coca-ColaO valor de marca da empresa é tão grande, que a identidade visual dela serve de inspiração para muitos estilos, sejam em trabalhos gráficos até decoração de ambientes. Sua tipografia específica faz com que qualquer pessoa saiba identificar a marca, mesmo não sendo um consumidor frequente de seus produtos.Ou seja, a empresa investiu muito no seu branding. O slogan "abra a felicidade", de suas campanhas, traz o conceito de que você não está bebendo um refrigerante apenas, mas, sim, consumindo felicidade.Com essa ideia, sua legião de fãs só aumentou e, hoje, milhões de pessoas em todo o mundo consomem seus produtos.E aí, gostou dos exemplos? Possuir grandes marcas como inspiração e entender os cases é uma ótima maneira de entender o que é possível fazer para inovar e impactar o mercado, gerando valor de marca e rentabilidade aos seus produtos.Quer aprender mais? Confira também o nosso artigo sobre o que é tráfego orgânico e como gerar ainda mais conversões em seu site.Leia mais no blog DH:+ Google Analytics Dashboard: crie e personalize com o nosso passo a passo+ O que é brand equity e como as empresas geram valor de marca em seus produtos e serviços+ Marketing digital para iniciantes: 10 dicas de como começar na carreiraE aí, já segue a gente no Twitter? Vem pra rede, vamos conversar sobre habilidades digitais! ;)

Quantas linguagens de programação existem no mercado de tecnologia? img
#Tecnologia

Quantas linguagens de programação existem no mercado de tecnologia?

Alguns sites, como o Wikipédia, dizem que existem, aproximadamente, 1.200 delas, enquanto outros dizem que esse número, na verdade, é muito maior. Quando pensamos em quantas linguagens de programação existem, é preciso considerar toda a história e, assim como as que são faladas pelas pessoas, existe uma hierarquia com base na sua prevalência, relevância e uso.A resposta para esse questionamento pode te surpreender. Acompanhe este artigo e saiba mais sobre.O que é linguagem de programação?Antes de irmos à questão principal, vamos entender o que é a linguagem de programação, principalmente para os que são novos no mundo da tecnologia da informação.As linguagens de programação são muito parecidas com a forma de comunicar entre as pessoas, ou seja, a falada. Quando nos comunicamos um com o outro, usamos um conjunto de vocabulários e expressões para expressar todos os nossos pensamentos, sentimentos e ações da melhor forma. No mundo da programação, isso vale da mesma maneira.A linguagem de programação é o meio que os humanos usam para instruir e comunicar os computadores a fazer diferentes tarefas e ações. Elas também possuem seus próprios vocabulários e regras gramaticais para desenvolver essas instruções.Para isso, realizam a sintaxe de codificação, ou seja, fornecem conjuntos de palavras específicas para que os programas de software dos dispositivos, computadores ou máquinas façam o que as pessoas lhes dizem para fazer.Quantas linguagens de programação existem atualmente?Chegamos à questão principal. Na verdade, é difícil dar uma resposta definitiva a esta pergunta, pois, como comentamos, cada fonte expõe o assunto em pontos de vista divergentes.Sendo assim, para ajudar nessa empreitada, separamos três dos principais exemplos de recursos e suas respectivas listas de linguagem de desenvolvimento. Elas variam de tamanho, ou seja, no número sobre quantas delas existem e quais são relevantes. Confira:TIOBEO índice da comunidade de programação se iniciou em 1991, quando começou a rastrear 25 idiomas de codificação. Atualmente, o índice aponta 50 idiomas e suas relevâncias no mercado.As avaliações são baseadas nas opiniões de profissionais especializados, cursos, fornecedores, que também inclui diferentes motores de busca, como o Google, Amazon, Bing, entre muitos outros.WikipédiaO site possui mais de 1.200 línguas em sua lista. Todas elas listadas em ordem alfabética. Sabemos que as informações colocadas na página são subjetivas, mas é uma visão interessante sobre quantas linguagens de programação existem no mundo atualmente.GitHubA Github é uma plataforma para desenvolvimento de software, que possui milhões de usuários. Todos os anos, eles divulgam o "State of the Octoverse Report", onde há diversos dados e estatísticas sobre o mundo da programação, a exemplo de quantas linguagens de programação foram colaboradoras por profissionais.Com base em todos os fatos colocados, quando buscamos uma resposta para essa pergunta, o certo é dizer milhares, pois o número aumenta constantemente e nunca irá parar.E por que tantas assim? É preciso saber que cada linguagem é sempre criada para suprir uma determinada necessidade, ou seja, um propósito específico e definido. Assimilando com as ferramentas de construção, por exemplo, cada um dos instrumentos possui uma função. Um martelo é tão útil quanto um serrote, mas um não pode substituir o outro. Não podemos dizer que um deles é ruim por não saber fazer a função que o outro faz.Ao invés de focarmos na quantidade de linguagens, o certo é pensar no problema que elas podem resolver. Existe alguma opção melhor para a minha demanda? Qual delas pode suprir o que preciso desenvolver?Quantas linguagens de programação estão em uso?Atualmente, nem todas as linguagens de programação são utilizadas pelos profissionais. Ao olharmos as diferentes listas de línguas disponíveis, muitas delas tornaram-se antiquadas ou até mesmo nunca foram utilizadas.Isso acontece porque a tecnologia está sempre se desenvolvendo e se atualizando e, na programação, isso não seria diferente. Algumas linguagens são substituídas por outras que realizam a mesma função de forma mais simples e assertiva. Além disso, muitas delas são desenvolvidas apenas para um propósito singular, tornando-se praticamente inútil posteriormente.Assim como quantas linguagens de programação existem, tentar responder quais delas estão em uso é muito subjetivo. Neste contexto, é sempre bom ouvir os próprios desenvolvedores que estão no mercado atuando na área, para te ajudar nesse processo.No entanto, se você quer saber quais são os principais tipos de linguagens de programação para quem quer aprender a programar, recomendamos que leia nosso artigo que produzimos sobre o assunto, clicando aqui.Torne-se um profissional da área! :)Se você possui interesse em aprender programação ou é um marinheiro de primeira viagem, a Digital House é a sua melhor escolha para que você ingresse na área da maneira mais assertiva possível! Temos 3 opções de cursos para se tornar um especialista e dominar diferentes linguagens da programação:Desenvolvimento Web Full StackNo curso de Desenvolvimento Web Full Stack, o aluno aprenderá como criar sites e sistemas web, usando diversas linguagens de programação, como HTML, CSS, Javascript, entre outros.Essa é, sem dúvida, uma posição muito requisitada e importante no mercado de trabalho, pois o profissional full stack domina diferentes habilidades técnicas para atuar em ambas as pontas do desenvolvimento: front-end e back-end.Desenvolvimento Mobile AndroidAo realizar o curso de Desenvolvimento Mobile Android, o aluno conseguirá desenvolver aplicativos para um sistema operacional específico, o Android, que é muito demandado no mercado.Desenvolvimento Mobile iOSJá no curso de Desenvolvimento Mobile iOS, o profissional poderá atuar no desenvolvimento focado no sistema operacional da Apple, o iOS, entendendo o funcionamento do programa App Development with Swift, que faz parte da iniciativa Everyone Can Code.Confira as grades de cada curso e inscreva-se! As aulas são online, dinâmicas, 100% ao vivo e ministradas por especialistas da área, que estão no mercado, atuando em grandes empresas.Além disso, a DH conta com o departamento de carreiras, onde os alunos podem ter acesso a conteúdos exclusivos sobre suas jornadas, além das próprias ações de conexão com empresas do mercado, como feiras de recrutamento e outros eventos pontuais. Garanta o seu futuro profissional agora mesmo!Não deixe de conferir também nosso Blog DH e a biblioteca de conteúdo, onde postamos, regularmente, diversos materiais e conteúdos recheados de conhecimento e em diversos formatos, para que você aprenda cada vez mais sobre as principais áreas da tecnologia e habilidades digitais que são tão importantes no mercado de trabalho atual e do futuro.Leia mais no blog DH:+ Google Analytics Dashboard: crie e personalize com o nosso passo a passo+ O que é brand equity e como as empresas geram valor de marca em seus produtos e serviços+ Marketing digital para iniciantes: 10 dicas de como começar na carreiraE aí, já segue a gente no Twitter? Vem pra rede, vamos conversar sobre habilidades digitais! ;)

Entenda o que é uma rede neural convolucional no deep learning img
#Dados

Entenda o que é uma rede neural convolucional no deep learning

As capacidades dos seres humanos têm sido reproduzidas de maneira cada vez mais perfeita, graças à inteligência artificial e às máquinas. É neste contexto que entra a rede neural convolucional, que envolve a visão computacional, onde diversos pesquisadores e entusiastas trabalham incansavelmente para fazer coisas incríveis acontecerem.Neste campo, a previsão e o objetivo é fazer com que as máquinas possam ver o mundo como os seres humanos, tendo percepções de maneira semelhante e usando a inteligência para realizar diferentes tarefas, como o reconhecimento de imagem e vídeo, que é uma funcionalidade que já conhecemos, análises e classificações de mídias, processamento de linguagem, entre outras.Quer entender mais sobre o conceito de rede neural convolucional? Continue acompanhando.O que é uma rede neural convolucional?Uma Rede Neural Convolucional ou RNC, como também é conhecida, é um algoritmo de deep learning que é capaz de captar uma imagem de entrada e atribuir importâncias e diferenciar aspectos e objetos presentes nela.É importante destacar que o pré-processamento de uma RNC é muito menor do que outros algoritmos de classificação. Normalmente, nos métodos mais primitivos, os filtros são desenvolvidos à mão, enquanto que, na rede neural convolucional, eles podem captar esses filtros ou características por conta própria.De acordo com o livro "Neural Networks and Learning Machines", de Simon Haykin, a estrutura de uma rede neural convolucional é dividida em três objetivos principais. Conheça cada uma delas:Extração de característicasAo receber os sinais de entrada de um campo receptível, é possível extrair as características locais. Isso faz com que a posição exata de cada pixel, no caso de uma imagem, seja irrelevante, ou seja, não é importante saber onde um determinado objeto se encontra, desde que os aspectos que o compõem estejam organizados e conectados da mesma forma.Mapeamento de característicasCada camada computacional da rede neural convolucional é composta por diferentes mapas de características, que dão robustez ao modelo, fazendo com que seja possível lidar com variações, como distorção, rotação ou translação na imagem.SubamostragemA camada de subamostragem é aplicada para coletar amostras de cada mapa de característica, produzindo uma sumarização.Por que as redes neurais convolucionais são usadas?Uma rede neural convolucional é utilizada para se trabalhar com imagens. Dependendo da maneira que for aplicada, pode facilitar o entendimento mais complexo da visão computacional, em prol de tarefas, como análise de sentimentos, detecção de objetos, reconhecimento e categorização, entre outros.Para um computador, uma simples imagem não significa muito mais do que uma matriz de valores de pixels. Neste contexto, a RNC pode ser treinada para entender a sofisticação dela, através da convolução.Seu processo ajusta o conjunto de dados da imagem, devido à redução no número de parâmetros envolvidos, além da capacidade de reutilização dos pesos.Ficou interessado em aprender e entender mais sobre o assunto? Saiba que a Digital House é a maior escola para aprendizado de habilidades digitais da América Latina e referência, também, na área da inteligência artificial e suas vertentes, como o próprio deep learning e as redes neurais convolucionais.Recomendamos que você conheça o curso de Inteligência Artificial da DH, que forma especialistas capazes de enfrentar qualquer tipo de desafio nos processos organizacionais, contribuindo para o sucesso de grandes empresas do mercado. As aulas online são dinâmicas, 100% ao vivo e ministradas por especialistas. Inscreva-se!O que é a convolução usada nas redes neurais?A convolução é a aplicação de um filtro na entrada da rede. O processo de entrar, que acontece repetidas vezes, resulta em um mapa de ativações, indicando os locais e os seus recursos, como em uma imagem, por exemplo.Na rede neural convolucional, uma das características mais importantes e inovadoras é a capacidade de aprender automaticamente um grande número de filtros, em paralelo a um conjunto de dados de treinamento para uma funcionalidade específica, como a classificação de imagens, por exemplo.E aí, gostou desse conteúdo? Se sim, recomendamos que também leia nosso artigo onde explicamos a relação entre ciência de dados e inteligência artificial e esteja por dentro dessas carreiras que, sem dúvida, são promessas para o futuro do mercado de trabalho.Leia mais no blog DH:+ Google Analytics Dashboard: crie e personalize com o nosso passo a passo+ O que é brand equity e como as empresas geram valor de marca em seus produtos e serviços+ Marketing digital para iniciantes: 10 dicas de como começar na carreiraE aí, já segue a gente no Twitter? Vem pra rede, vamos conversar sobre habilidades digitais! ;)